自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它使计算机能够理解、解释和生成人类语言。本教程将为您介绍NLP的基本概念和常用技术。
NLP基础概念
- 文本预处理：在处理文本数据之前，通常需要进行一系列的预处理操作，如分词、去除停用词、词性标注等。
- 词向量：词向量是NLP中常用的表示方法，它将单词映射到高维空间中的向量。
- 语言模型：语言模型用于预测下一个单词或短语的概率，是许多NLP任务的基础。
常用NLP技术
- 分词：将文本分割成单词或短语。
- 词性标注：标记每个单词的词性，如名词、动词、形容词等。
- 命名实体识别：识别文本中的命名实体，如人名、地点、组织等。
- 情感分析：判断文本的情感倾向，如正面、负面或中性。
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